Glosario Funciones R

Se indicarán las funciones de R que son usadas a lo largo del curso. El orden en que se muestran está asociado al orden en que fueron mostradas en las distintas clases.

Las siguientes funciones fueron abordadas en el 1 er. notebook

library: permite cargar un paquete expandiendo las capacidades que tiene el lenguaje R. Ejemplo de uso:
```
library (dplyr)
library(openintro)
```

head : visualizar las 6 primeras filas de un conjunto de datos. Si la acompaño del argumento n , se pueden visualizar una cantidad de n filas.

head (mtcars)

                   mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
Mazda RX4         21.0   6  160 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
Mazda RX4 Wag     21.0   6  160 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
Datsun 710        22.8   4  108  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
Hornet 4 Drive    21.4   6  258 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
Hornet Sportabout 18.7   8  360 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
Valiant           18.1   6  225 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1

# con el argumento n
head (mtcars, 3)

               mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
Mazda RX4     21.0   6  160 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
Mazda RX4 Wag 21.0   6  160 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
Datsun 710    22.8   4  108  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1

tail : visualizar las 6 últimas filas de un conjunto de datos. Igualmente, como ocurrió en la función head se puede usar el argumento n .

tail (mtcars)

                mpg cyl  disp  hp drat    wt qsec vs am gear carb
Porsche 914-2  26.0   4 120.3  91 4.43 2.140 16.7  0  1    5    2
Lotus Europa   30.4   4  95.1 113 3.77 1.513 16.9  1  1    5    2
Ford Pantera L 15.8   8 351.0 264 4.22 3.170 14.5  0  1    5    4
Ferrari Dino   19.7   6 145.0 175 3.62 2.770 15.5  0  1    5    6
Maserati Bora  15.0   8 301.0 335 3.54 3.570 14.6  0  1    5    8
Volvo 142E     21.4   4 121.0 109 4.11 2.780 18.6  1  1    4    2

table : Crear una tabla de contingencia sobre una o más variables categóricas
```
table(mtcars$cyl)
```
```
 4  6  8 
11  7 14 
```
+,*,/,- : operadores aritméticos
```
12 + 15
```
```
[1] 27
```
? : obtener documentación y ejemplos sobre el uso de una función o un conjunto de datos.
```
?head
```

sample_n : pertenece al paquete dplyr y permite seleccionar de forma aleatoria una cantidad n de observaciones de un conjunto de datos

sample_n(mtcars, 10)

                     mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
Fiat X1-9           27.3   4  79.0  66 4.08 1.935 18.90  1  1    4    1
Merc 230            22.8   4 140.8  95 3.92 3.150 22.90  1  0    4    2
Porsche 914-2       26.0   4 120.3  91 4.43 2.140 16.70  0  1    5    2
Ferrari Dino        19.7   6 145.0 175 3.62 2.770 15.50  0  1    5    6
Fiat 128            32.4   4  78.7  66 4.08 2.200 19.47  1  1    4    1
Toyota Corona       21.5   4 120.1  97 3.70 2.465 20.01  1  0    3    1
Mazda RX4 Wag       21.0   6 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
Lincoln Continental 10.4   8 460.0 215 3.00 5.424 17.82  0  0    3    4
Lotus Europa        30.4   4  95.1 113 3.77 1.513 16.90  1  1    5    2
Chrysler Imperial   14.7   8 440.0 230 3.23 5.345 17.42  0  0    3    4

# usando el operador %>% se puede rescribir el código como
mtcars %>%
  sample_n(5)

                   mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
AMC Javelin       15.2   8  304 150 3.15 3.435 17.30  0  0    3    2
Hornet Sportabout 18.7   8  360 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
Dodge Challenger  15.5   8  318 150 2.76 3.520 16.87  0  0    3    2
Camaro Z28        13.3   8  350 245 3.73 3.840 15.41  0  0    3    4
Hornet 4 Drive    21.4   6  258 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1

select : pertenece al paquete dplyr y permite seleccionar columnas del conjunto de datos.

select (mtcars,c("mpg" ,"hp" ,"gear" ))

                     mpg  hp gear
Mazda RX4           21.0 110    4
Mazda RX4 Wag       21.0 110    4
Datsun 710          22.8  93    4
Hornet 4 Drive      21.4 110    3
Hornet Sportabout   18.7 175    3
Valiant             18.1 105    3
Duster 360          14.3 245    3
Merc 240D           24.4  62    4
Merc 230            22.8  95    4
Merc 280            19.2 123    4
Merc 280C           17.8 123    4
Merc 450SE          16.4 180    3
Merc 450SL          17.3 180    3
Merc 450SLC         15.2 180    3
Cadillac Fleetwood  10.4 205    3
Lincoln Continental 10.4 215    3
Chrysler Imperial   14.7 230    3
Fiat 128            32.4  66    4
Honda Civic         30.4  52    4
Toyota Corolla      33.9  65    4
Toyota Corona       21.5  97    3
Dodge Challenger    15.5 150    3
AMC Javelin         15.2 150    3
Camaro Z28          13.3 245    3
Pontiac Firebird    19.2 175    3
Fiat X1-9           27.3  66    4
Porsche 914-2       26.0  91    5
Lotus Europa        30.4 113    5
Ford Pantera L      15.8 264    5
Ferrari Dino        19.7 175    5
Maserati Bora       15.0 335    5
Volvo 142E          21.4 109    4

mean : obtener el promedio sobre los valores que conforman un vector

mean( c( 8, 5, 11))

[1] 8

# el vector son los datos 8, 5, 11 que se encuentran entre paréntesis, y están precedidos por la letra c
mean (mtcars$mpg)

[1] 20.09062

sum : sumar los elementos que conforman un vector

sum( c( 8, 5, 11))

[1] 24

# el vector son los datos 8, 5, 11 que se encuentran entre paréntesis, y están precedidos por la letra c

table : crear tabla de contigencia para una variable de tipo categórica
```
table(mtcars$cyl)
```
```
 4  6  8 
11  7 14 
```
plot : crear un gráfico de dispersión o en inglés, scatterplot. Sirve para analizar posibles relaciones de asociación entre dos variables numéricas.
```
plot(x = county$median_hh_income,
     y = county$pop_change)
```
hist : crea un histograma sobre una variable y permite analizar la distribución que presenta tal variable. Puede usarse el argumento breaks para cambiar la cantidad de barras generadas de forma automática.
```
hist (mtcars$mpg, breaks= 6)
```
max :
min :
abs :
sort :
median :
cunsum :
round :
sd

Funciones dplyr

mutate :
rename :

Operadores

$ :
%>% :